論文の概要: Sagiri: Low Dynamic Range Image Enhancement with Generative Diffusion Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09389v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 17:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 16:06:12.822583
• Title: Sagiri: Low Dynamic Range Image Enhancement with Generative Diffusion Prior
• Title（参考訳）: Sagiri: 生成拡散による低ダイナミックレンジ画像強調
• Authors: Baiang Li, Sizhuo Ma, Yanhong Zeng, Xiaogang Xu, Youqing Fang, Zhao Zhang, Jian Wang, Kai Chen,
• Abstract要約: 8ビットカメラを用いた高ダイナミックレンジの風景は、しばしばオーバー/アンダー露、低ビット深度圧縮による細部の詳細の喪失、歪んだ色分布、暗黒領域の強いノイズに悩まされる。 従来のLDR画像強調法は主に色マッピングに重点を置いており、画像の色域を拡大し、明るさを調整することで視覚的表現を強化する。 そこで本研究では,HDR画像における課題の全範囲を克服し,現行モデルの限界を超える2段階のアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.93312785388343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Capturing High Dynamic Range (HDR) scenery using 8-bit cameras often suffers from over-/underexposure, loss of fine details due to low bit-depth compression, skewed color distributions, and strong noise in dark areas. Traditional LDR image enhancement methods primarily focus on color mapping, which enhances the visual representation by expanding the image's color range and adjusting the brightness. However, these approaches fail to effectively restore content in dynamic range extremes, which are regions with pixel values close to 0 or 255. To address the full scope of challenges in HDR imaging and surpass the limitations of current models, we propose a novel two-stage approach. The first stage maps the color and brightness to an appropriate range while keeping the existing details, and the second stage utilizes a diffusion prior to generate content in dynamic range extremes lost during capture. This generative refinement module can also be used as a plug-and-play module to enhance and complement existing LDR enhancement models. The proposed method markedly improves the quality and details of LDR images, demonstrating superior performance through rigorous experimental validation. The project page is at https://sagiri0208.github.io
• Abstract（参考訳）: 8ビットカメラを用いたハイダイナミックレンジ(HDR)の撮影は、しばしばオーバー/アンダー露、低ビット深度圧縮による細部の詳細の喪失、歪んだ色分布、暗黒領域の強いノイズに悩まされる。 従来のLDR画像強調法は主に色マッピングに重点を置いており、画像の色域を拡大し、明るさを調整することで視覚的表現を強化する。 しかし、これらの手法は、0または255に近いピクセル値を持つ領域であるダイナミックレンジ極端のコンテンツを効果的に復元することができない。 HDRイメージングにおける課題のすべてに対処し、現在のモデルの限界を超えるために、我々は新しい2段階のアプローチを提案する。 第1のステージは、既存の詳細を維持しながら色と明るさを適切な範囲にマッピングし、第2のステージは、キャプチャ中に失われたダイナミックレンジ極度のコンテンツを生成する前に拡散を利用する。 既存のLDRエンハンスメントモデルを強化・補完するプラグアンドプレイモジュールとしても使用できる。 提案手法はLDR画像の品質と細部を著しく改善し,厳密な実験検証により優れた性能を示す。 プロジェクトページはhttps://sagiri0208.github.ioにある。

関連論文リスト

• Semantic Aware Diffusion Inverse Tone Mapping [5.65968650127342]
  逆トーンマッピングによる高ダイナミックレンジ(HDR)へのキャプチャー標準ダイナミックレンジ(SDR)画像のアップの試み 本稿では,SDR画像をHDRにマッピングする新たな逆トーンマッピング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T11:44:22Z)
• Generating Content for HDR Deghosting from Frequency View [56.103761824603644]
  近年の拡散モデル (DM) はHDRイメージング分野に導入されている。 DMは画像全体を推定するために大きなモデルで広範囲の反復を必要とする。 ゴーストフリーHDRイメージングのための低周波数対応拡散(LF-Diff)モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T01:32:11Z)
• You Only Need One Color Space: An Efficient Network for Low-light Image Enhancement [50.37253008333166]
  低照度画像強調(LLIE)タスクは、劣化した低照度画像から詳細と視覚情報を復元する傾向がある。 水平/垂直インテンシティ(HVI)と呼ばれる新しいトレーニング可能なカラー空間を提案する。 輝度と色をRGBチャネルから切り離して、拡張中の不安定性を緩和するだけでなく、トレーニング可能なパラメータによって異なる照明範囲の低照度画像にも適応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T16:47:43Z)
• LDM-ISP: Enhancing Neural ISP for Low Light with Latent Diffusion Models [54.93010869546011]
  本稿では,事前学習した潜伏拡散モデルを用いて,超低照度画像の高精細化のためのニューラルISPを実現することを提案する。 具体的には、RAWドメイン上で動作するために事前訓練された潜在拡散モデルを調整するために、軽量なテーミングモジュールのセットをトレーニングする。 遅延拡散モデルにおけるUNet復調と復号化の異なる役割を観察し、低照度画像強調タスクを遅延空間低周波コンテンツ生成と復号位相高周波ディテール保守に分解するきっかけとなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T04:31:51Z)
• Towards High-quality HDR Deghosting with Conditional Diffusion Models [88.83729417524823]
  高ダイナミックレンジ(LDR)画像は、既存のディープニューラルネットワーク(DNN)技術により、複数の低ダイナミックレンジ(LDR)画像から復元することができる。 DNNは、LDR画像が飽和度と大きな動きを持つ場合、ゴーストアーティファクトを生成する。 拡散モデルの条件としてLDR特徴を利用する画像生成としてHDRデゴースト問題を定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T01:53:55Z)
• Symmetric Uncertainty-Aware Feature Transmission for Depth Super-Resolution [52.582632746409665]
  カラー誘導DSRのためのSymmetric Uncertainty-aware Feature Transmission (SUFT)を提案する。 本手法は最先端の手法と比較して優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T06:35:59Z)
• SMAE: Few-shot Learning for HDR Deghosting with Saturation-Aware Masked Autoencoders [97.64072440883392]
  そこで本研究では,SSHDRと呼ばれる2段階の訓練を通した短距離HDRイメージングを実現するための,新しい半教師付きアプローチを提案する。 以前の方法とは異なり、コンテンツを直接回復し、ゴーストを同時に除去することは、最適に達成することが難しい。 実験により、SSHDRは異なるデータセットの内外における定量的かつ定性的に最先端の手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T03:42:51Z)
• Scale-aware Two-stage High Dynamic Range Imaging [13.587403084724015]
  本稿では,高品質なゴーストフリー画像合成を実現するため,スケールアウェアな2段階ハイレンジイメージングフレームワーク(ST)を提案する。 具体的には,機能アライメントと2段階融合からなるフレームワークについて述べる。 特徴融合の第1段階では,ゴーストアーティファクトの少ない予備的な結果が得られる。 第2段階では,提案したSTの有効性を,速度と品質の観点から検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-12T05:17:24Z)
• Deep Progressive Feature Aggregation Network for High Dynamic Range Imaging [24.94466716276423]
  本研究では,動的シーンにおけるHDR画像の画質向上のための高度な特徴集約ネットワークを提案する。 提案手法は,高対応特徴を暗黙的にサンプリングし,それらを粗い方法で集約してアライメントする。 実験の結果,提案手法は異なるシーン下での最先端性能を実現することができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T04:37:35Z)
• SJ-HD^2R: Selective Joint High Dynamic Range and Denoising Imaging for Dynamic Scenes [17.867412310873732]
  Ghosting artifacts, Motion blur, Lowfidelity in highlightは、高ダイナミックレンジ(LDR)イメージングにおける主な課題である。 本稿では,2つのサブネットワークを含むHDRとデノナイズパイプラインを提案する。 私たちは、最初の共同HDRとデノナイジングベンチマークデータセットを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T07:49:56Z)
• HDR Reconstruction from Bracketed Exposures and Events [12.565039752529797]
  高品質なHDR画像の再構成は、現代の計算写真の中心にある。 特徴領域におけるブラケット画像とイベントを融合したマルチモーダルなエンドツーエンド学習型HDRイメージングシステムを提案する。 我々のフレームワークは、スライディングウィンドウを使用して入力イベントストリームをサブサンプリングすることで、イベントの時間分解能を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T15:04:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。